IA já apoia a triagem clínica, mas ainda não substitui o julgamento médico

Às três da manhã, durante um plantão inexplicavelmente cheio, não é raro flagrar um médico abrindo uma aba extra no computador — não para consultar o CID-11 on-line, mas para interagir com um modelo de inteligência artificial.

Organizar prontuário, resumir histórico, ou mesmo checar uma hipótese diagnóstica: esse tipo de apoio da IA, que até pouco tempo parecia distante, hoje ocupa um espaço discreto, porém crescente, nos bastidores da prática médica.

Mas, até que ponto essas ferramentas conseguem ir além do suporte operacional e avaliar se uma resposta clínica é confiável o suficiente para ser usada diretamente no cuidado ao paciente?

Um estudo multicêntrico, publicado recentemente na revista científica npj Digital Medicine, tentou responder exatamente a essa pergunta ao colocar médicos e agentes de IA lado a lado, analisando os mesmos casos.

Quais são os resultados da comparação entre médicos e agentes de IA?

Foram mais de 400 médicos, de sete especialidades diferentes, com níveis de experiência e contextos de atuação variados. Diante deles, casos clínicos reais, anonimizados — e a tarefa de avaliar respostas em texto livre geradas por modelos de linguagem.

Em paralelo, os pesquisadores colocaram outro grupo diante do mesmo desafio: agentes de IA configurados para simular o perfil desses médicos. A questão por trás do experimento era aparentemente fácil, mas difícil de responder: até que ponto um avaliador automatizado — na prática, uma IA do tipo modelo de linguagem — pode complementar ou até substituir o julgamento humano?

Segundo e estudo, o tempo de experiência e o ambiente de prática de quem avaliava mudavam a percepção sobre a qualidade de uma resposta — a ponto de alterar o ranking dos modelos de IA conforme o perfil do grupo de médicos.

Mais consistentes entre si, os agentes de IA entregaram avaliações que seguiam uma mesma linha. Mas a consistência tinha um limite: faltava a eles algo que nenhum médico deixou passar — a leitura de contexto e das particularidades de cada caso. Em outras palavras, é justamente o que impede que substituam a avaliação do médico.

Faz sentido comparar diretamente médicos e algoritmos?

Para o economista Alexandre Chiavegatto Filho, professor livre-docente da Faculdade de Saúde Pública da USP e diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS), esse tipo de comparação já nasce de uma premissa equivocada. 

Em entrevista ao Prime Health Report, ele afirma que "testar a performance dos algoritmos contra a performance dos médicos é, no fundo, uma comparação inútil". E conclui: "algoritmos nunca vão tomar decisões de vida ou morte sem um ser humano responsável por trás".

Editor-chefe da Revista de Saúde Pública da USP, Chiavegatto lembra que, neste ano, o Conselho Federal de Medicina publicou uma resolução reforçando exatamente esse princípio: a decisão clínica final continua sendo do médico, porque alguém precisa responder por ela. 

“Se o algoritmo errar — porque às vezes ele erra — é preciso ter um ser humano responsável. Se não houver um médico ali, seria a pessoa que desenvolveu esse algoritmo, alguém que nem viu o paciente, que nem conhece o caso”, pondera. 

Indagado por que tantas pesquisas insistem nesse tipo de comparação — entre algoritmo e médico —, o pesquisador diz que “é para mostrar que o algoritmo funciona”, ou “que o algoritmo aprendeu algo de relevante”. Afinal, se a decisão for fácil, aí ninguém precisaria de um algoritmo para isso. 

Onde a IA já ajuda de verdade dentro de um pronto-socorro?

Enquanto a discussão acadêmica avança, a IA já entrou na rotina de quem trabalha na linha de frente da emergência. Médico emergencista e professor doutor da Faculdade de Medicina de Bauru da USP, Júlio Marchini foi supervisor do Programa de Residência Médica em Medicina de Emergência da Faculdade de Medicina da USP (FMUSP) entre 2017 e 2023.

Ele descreve ao PHR o momento exato em que a ferramenta entra no atendimento. "A IA pode ser usada depois da anamnese e do exame físico inicial, como apoio ao raciocínio clínico", explica. “Ela ajuda a ampliar o diagnóstico diferencial em casos incomuns ou pouco específicos, e pode alertar sobre sinais de gravidade e pontos de segurança do paciente”.

Segundo o médico, o maior valor da ferramenta aparece em casos raros. "Quem sabe, em casos de intoxicação por metanol, a IA poderia ter sugerido a suspeita mais rápido", esclarece. Mas é direto: "A decisão final é sempre médica. A IA não examina o paciente, não avalia nuances clínicas diretamente, e pode alucinar".

Sobre o tempo extra que essa verificação exige durante um plantão, Marchini avalia: “Usar a IA exige tempo, mas, quando ela sugere uma hipótese relevante, esse tempo é, na verdade, ganho”. Para ele, a confiabilidade das respostas tem melhorado: “Com o avanço dos modelos, as sugestões são cada vez mais realísticas”.

Incorporar ou não a IA à rotina de triagem?

Para quem ainda hesita em incorporar IA à rotina de triagem, o conselho de Marchini é direto: "A IA é uma ferramenta. Ela não substitui anamnese, exame físico, acolhimento ou julgamento médico. Com senso crítico, pode ajudar a ampliar hipóteses e revisar pontos que podem comprometer a segurança do paciente. A decisão final continua sendo do médico".

Chama a atenção o fato de que os resultados do estudo apontam, de certa forma, na mesma direção vivenciada por Marchini, que teve a oportunidade de testemunhar o momento exato em que a IA entrou no pronto-socorro do ICHC-FMUSP.

Nem o estudo nem o relato prático apontam para alguma possibilidade, ainda que remota, de que a IA vá substituir o médico algum dia. O estudo mostrou que os agentes de IA entregam avaliações eficientes e alinhadas em direção geral, mas sem captar as nuances do raciocínio clínico humano. Marchini é capaz de descrever isso todos os dias, caso a caso, no “calor” do plantão.

Professor titular de IA na FSP-USP, Chiavegatto explica por que essa lacuna não vai fechar, mesmo com toda evolução tecnológica: não se trata de um bug que se corrige com um update. O problema não é técnico, mas estrutural. O que está em jogo é a própria arquitetura da responsabilidade médica. 

Isso não significa, para Chiavegatto, que os algoritmos não tenham valor — significa que esse valor tem uma forma específica. "Algoritmos na área da saúde serão sempre um subsídio para a tomada de decisão por parte do profissional de saúde", afirma. 

Só a partir daí, segundo ele, a pesquisa avança para a etapa que realmente importa: medir "o quanto de ganho esse profissional tem em relação apenas à sua decisão de atuar sem o auxílio desse algoritmo". Para o especialista, não se trata mais de estudos comparando "médico contra IA", mas "médico sozinho contra médico com auxílio de IA".